Low-Computation Adaptive Fuzzy Tracking Control of Unknown Nonlinear Systems With Unmatched Disturbances
Low-Computation Adaptive Fuzzy Tracking Control of Unknown Nonlinear Systems With Unmatched Disturbances
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具有无与伦比的干扰的未知非线性系统的低计算自适应模糊跟踪控制
DOI：
10.1109/tfuzz.2019.2905809
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发表时间：
2020-02
影响因子：
11.9
通讯作者：
杨光红
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
张晋熙;杨光红
本文研究一类具有未知非线性函数和非匹配干扰的严格反馈系统的跟踪控制问题。提出了一种低计算量的自适应模糊控制策略，结合约束处理技术，实现精确的轨迹跟踪和闭环信号的有界性。与已有的研究结果相比：第一，在不引入辅助滤波器的情况下，避免了在反推设计的每一步迭代计算虚拟控制信号导数，避免了复杂性爆炸问题;第二，避免了需要干扰观测器和鲁棒补偿器来抑制干扰和逼近误差，从而需要大量的在线学习参数进行估计;第三，少量的闭环信号被纳入模糊逻辑系统的输入空间进行逼近。仿真结果进一步说明了该方法的优越性。
This paper investigates the tracking control problem for a family of strict-feedback systems with unknown nonlinear functions as well as unmatched disturbances. A low-computation adaptive fuzzy control strategy combined with a constraint-handling technique is proposed to achieve accurate trajectory tracking and boundedness of the closed-loop signals. In contrast to the existing results: first, without the expense of introducing auxiliary filters, iterative calculation of virtual control signal derivatives at each step of the backstepping design that may cause the explosion of complexity issue is obviated; second, the need for disturbance observers and robust compensators to suppress disturbances and approximation errors that require a mass of online learning parameters for estimation is evaded; and third, a small number of closed-loop signals are incorporated into the input space of fuzzy logic systems for approximation. The result from a comparative simulation further illustrates the superiority of the presented approach.
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DOI：
10.3233/ifs-2012-0621
发表时间：
2013
期刊：
J. Intell. Fuzzy Syst.
影响因子：
--
作者：
Radu-Emil Precup;Marius-Lucian Tomescu;S. Preitl;E. Petriu;J. Fodor;C. Pozna
通讯作者：
Radu-Emil Precup;Marius-Lucian Tomescu;S. Preitl;E. Petriu;J. Fodor;C. Pozna
影响因子：
6.8
作者：
S. Yoo;Jin Bae Park;Y. Choi
通讯作者：
S. Yoo;Jin Bae Park;Y. Choi
DOI：
10.1109/3477.891149
发表时间：
2000-12
期刊：
IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics : a publication of the IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society
影响因子：
--
作者：
Wei-Yen Wang;M. Chan;Tsu-Tian Lee;Cheng Liu
通讯作者：
Wei-Yen Wang;M. Chan;Tsu-Tian Lee;Cheng Liu
从严格反馈系统的自适应神经动态表面控制中学习
DOI：
10.1109/tnnls.2014.2335749
发表时间：
2015-06
影响因子：
10.4
作者：
Min Wang;Cong Wang
通讯作者：
Cong Wang
影响因子：
2.8
作者：
Moeen Radgolchin;H. Moeenfard
通讯作者：
Moeen Radgolchin;H. Moeenfard